マサチューセッツ工科大学の研究チームは、低消費電力のままリアルタイムで高精度な3D環境マップを構築できる新規チップGleanmerを開発した。同成果はIEEE VLSIシンポジウムにて発表され、微小ドローンや拡張現実デバイスなどのバッテリー制限のある機器における自律航行の実現へ期待が高まっている。 従来の3Dマップ構築はボクセル単位で環境を表現するため大量のメモリと電力を要する課題があった。MITチームは障害物や空間をガウス楕円体で柔軟に表現するGMMapアルゴリズムを採用し、アルゴリズムとハードウェアの共同設計によりメモリ消費と電力効率を大幅に改善した。本チップは深度画像を一回の処理で完了後即時破棄する仕組みを採用し、重なり合う楕円体の融合も元のピクセルを再処理することなく実行する。これにより演算ユニット直近のオンチップメモリ内でデータ管理を完結させ、電力損失を最小化した。 実証結果によりGleanmerは動作電力約6ミリワットでリアルタイムマッピングを達成。既存の最良チップと比較し消費電力を約97.5％削減し、経路計画時のエネルギー消費も約80％抑制している。Vivienne Sze教授はアルゴリズムとハードウェアの最適化による狭小領域での大規模マップ処理の可能性を指摘。Sertac Karaman教授は微小自律システムに欠けていたリアルタイム3D空間理解を指に乗るチップで実現したとし、産業設備点検や医療シミュレーションなどへの応用を示唆した。 今後はセンサー近傍への演算ユニット集積によるさらなる効率化を図り、楕円体を設計図解析へ展開する研究も進む。本成果はMIT-MathWorksフェローシップ、Amazon、NSF、Intelの支援により実現した。